一、scalascala是一种基于JVM的面向对象的函数编程，scala编程相对于java而言代码整洁、开发效率更高。其中scala优点主要有：1：面向对象，可以定义class，通过new调用实例对象使用。2：兼容java，在scala中可以直接调用java方法。2：函数式编程，柯里化函数，匿名函数，高阶函数等。3：代码行简单。4：支持并发控制，Actor Model机制5：目前比较流行的kafk
随着机器学习和深度学习技术的蓬勃发展，使用大数据处理的应用愈加流行。在这篇博文中，我们将深入探讨一个具体应用场景——“spark 向量数据库”，并详细记录出问题解决的整个过程。
## 问题背景
在某大数据公司中，数据科学团队需要通过 Spark 向量数据库处理大量图像数据，以实现快速的相似性搜索。当用户提交图像进行查询时，系统却意外返回了错误的结果，严重影响了用户体验和数据分析的效率。当前的流
数据向量：一个向量化的ETL（抽取、转换和加载）库 数据向量解决了有效机器或深度学习的最重要障碍之一：将数据转换成神经网络可以理解的格式。神经网络理解向量。向量化是数据科学家开始在数据上训练他们算法之前必须解决的首要问题。数据向量应该适用于你99%的数据转换，数据向量支持大多数数据格式，但是您也可以实现自己的自定义记录读取器。如果你的数据是以CSV（逗号分割
Word2Vec单词向量化是一个估算器，将文档转换成一个按照固定顺序排列的单词序列，然后，训练成一个Word2VecModel单词向量化的模型，该模型将每个单词映射成一个唯一性的、固定大小的向量集，对每个文档的所有单词进行平均，将文档转换成一个向量集，该向量集可以作为预测的特征集、用于计算文档的相似性，或者其他文本处理领域。代码示例如上所示，data是定义了三行记录的文档数据集，schema定义了
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2024-01-25 22:45:54
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作者：康凯森本文是对我在 StarRocks 线下 MeetUp 演讲的整理，主要分为三部分：第一部分简要介绍向量化的基础知识，第二部分讲解数据库如何进行向量化，最后是 StarRocks 向量化实践后的一些粗浅思考。#01向量化为什么可以提升数据库性能？—本文所讨论的数据库都是基于 CPU 架构的，数据库向量化一般指的都是基于 CPU 的向量化，因此数据库性能优化的本质在于：一个基于 CPU 的
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2024-02-04 07:16:52
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数据源分类spark中支持多种数据源(jdbc、parquet、csv、json等)，所以在可以读取多种类型的数据源。 csv格式的数据源，他的默认分隔符是","，可以使用Excel来打开，但是会出现数据乱码(因为CSV中不同操作系统的字符编码不一致)；可以使用一下方式解决：https://jingyan.baidu.com/article/4dc408484776fbc8d846f168.htm
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2023-11-09 01:13:11
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Spark的Parquet向量化读取原理测试过程中，发现一个spark的一个参数设置可以带来5倍以上的性能差异参数： spark.sql.parquet.enableVectorizedReader一条SQL的运行结果对比：参数设置为true运行时间22s，设置为false运行时间5.4min。好奇什么样的差异能带来如此大的性能提升，因此接触到一个新的名词——向量化计算什么是向量化搜索引擎搜索“向
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2023-08-04 13:23:13
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这下面的练习中，需要自己将spark的jar包 添加进来。1.spark Mlib 底层使用的向量、矩阵运算使用了Breeze库。scalaNLP 是一套 机器学习和数值技算的库。它主要是关于科学技术（sc）、机器学习（ML）和自然语言处理（NLP)的。它包括三个库，Breeze、Epic 和 Puck。Breeze :是机器学习和数值技术库 ，它是sparkMlib的核心，包括线性代数、数值技术
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2024-01-10 16:05:25
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import org.apache.spark.util._val paramatrix1 = sc.parallelize(List(Vector(2, 2, 4), Vector(3, 2, 1), Vector(1, 3, 2)))//首先，在spark shell中将一个矩阵按照行进行并行化，val vec1 =Vector(1,2,4)//定义一个向量val m1=parama
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2023-08-08 14:51:20
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一、SVM（线性可分定义）线性可分（Linear Separable）线性不可分（Nonlinear Separable）特征空间维度>=四维 ---- 超平面（Hyperplane）假设 我们有N个训练样本和他们的标签在二分类情况下，如果一个数据集是线性可分的，即存在一个超平面将两个类别完全分开，那么一定存在无数多个超平面将这两个类别完全分开。向量偏导定义：二、SVM（问题描述）支持向量
在本节中，你将了解另一种机器学习搜索方法，该方法利用 Elastic Learned Sparse EncodeR 模型或 ELSER，这是一种由 Elastic 训练来执行语义搜索的自然语言处理模型。这是继之前的文章 “Elasticsearch：Search tutorial - 使用 Python 进行搜索 （三）” 的续篇。ELSER 模型在上一章中，您了解了如何使用由机器学习模型生成的嵌
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2024-08-06 21:19:53
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本文目录如下：第2章 Spark ML数学基础2.1 矩阵向量计算2.1.1 Breeze 创建函数2.1.2 Breeze 元素访问2.1.3 Breeze 其他函数2.2 BLAS 介绍 (一个线性代数计算库)2.2.1 BLAS 向量-向量运算2.2.2 BLAS 矩阵-向量运算2.2.3 BLAS 矩阵-矩阵运算2.3 分类效果评估指标2.3.1 评估指标 (度量指标)2.3.2 评估指
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2023-11-05 10:45:21
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上节记录了spark机器学习的数据相关结构，主要是向量与矩阵，本节记录一些基于这些数据结构的统计量。在做机器学习中，我们经常需要用到一些向量或者矩阵的统计量，比如求一个向量的均值、方差，求一堆向量的均值向量、协方差等等。spark机器学习工具包主要是mllib，而里面的统计量主要调用的是Statistics类库。基本统计量与距离计算基本统计量存在于Statistics库下面的colStats方法里
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2023-12-16 21:19:10
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1. VMware搭建Ubuntu16.04 spark集群VMware 安装Ubuntu16.04Ubuntu 启用root用户登陆安装 VMware tools安装jdk1.8,配置环境变量安装ssh虚拟机设置固定ip设置/etc/hostname 本系统的名字（如：Master，Worker1）；设置/etc/hosts 主从机的ip对应ssh无密码验证配置 安装hadoop2.7.3，配置
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2024-06-21 20:17:58
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近日举办的 Databricks Data & AI Summit 2022 上，来自 Intel 的陈韦廷和来自 Kyligence 的张智超共同分享了 Intel 和 Kyligence 两家企业自 2021 年合作共建的全新开源项目「Gluten」。这也是 Gluten 首次在全球平台上亮相，今天我们将一起通过本文进一步了解 Gluten。Gluten 项目旨在为 Apache Sp
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2024-08-05 19:09:40
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spark 开发实例 流处理
开发环境：系统：win 11 java : 1.8 scala:2.13 spark : 3.3.2 一， 使用 spark 结构化流读取文件数据，并做分组统计。功能：spark 以结构化流形式从文件夹读取 csv 后缀
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2023-06-26 16:01:14
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文章目录Spark代码可读性与性能优化——示例二1. 内容点大纲2. 原代码（来自GitHub）3. 优化后的代码+注释 Spark代码可读性与性能优化——示例二1. 内容点大纲SparkConf可读性提示Spark的RDD类型变量命名提示普通变量名提示Scala语法可读性提示方法默认值提示生成重复字符串的提示代码冗余写法提示函数式写法提示persist缓存性能优化提示sc.stop()性能优化
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2024-06-17 19:20:34
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Vectorization深度学习算法中，数据量很大，在程序中尽量减少使用loop循环语句，而可以使用向量运算来提高程序运行速度。向量化(Vectorization)就是利用矩阵运算的思想，大大提高运算速度。例如下面所示在Python中使用向量化要比使用循环计算速度快得多。21import numpy as np
import time
a = np.random.rand(1000000)
b
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2023-08-07 18:51:42
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摘要：通常在大厂实际项目中会使用Spark来处理大规模数据下的数据挖掘和分析相关工作。本篇从项目实战中总结常用的Spark特征处理实例，方便小伙伴们更好的使用Spark做数据挖掘相关的工作。
摘要：通常在大厂实际项目中会使用Spark来处理大规模数据下的数据挖掘和分析相关工作。本篇从项目实战中总结常用的Spark特征处理实例，方便小伙伴们更好的使用Spa
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2024-01-30 06:35:44
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正式开始：基于spark流处理框架的学习使用Flume+Kafka+SparkStreaming进行实时日志分析：如何实时地（准实时，每分钟分析一次）收集日志，处理日志，把处理后的记录存入Hive中。Flume会实时监控写入日志的磁盘，只要有新的日志写入，Flume就会将日志以消息的形式传递给Kafka，然后Spark Streaming实时消费消息传入Hive。即Spark是一个实时处理的框架。
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2024-10-05 08:12:30
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